1516-网络相似性指数：精准功能磁共振成像质量评估指南

这项研究介绍了一种名为网络相似性指数 (NSI) 的客观评估工具，旨在解决精准功能磁共振成像 (PFM) 中数据质量难以量化的问题。NSI 通过将个体脑连接图与标准网络模板进行对比，能够自动识别功能连接中是否存在清晰的大规模脑网络结构。这种方法不仅取代了模糊的专家视觉筛查，还能区分可用与不可用的数据集，从而提高个体化脑图的可靠性。此外，NSI 还能预测增加扫描时长对数据质量的提升效果，为研究人员在临床和基础神经科学领域中进行数据收集决策提供了科学依据。该框架现已作为开源工具发布，有助于推动更加精准且具有可重复性的个体脑网络研究。

References:

• Lynch C J, Chang M, Elbau I, et al. Objective quality assessment for precision functional MRI data[J]. Neuron, 2026.